面向深度圖像的遮擋物體部件化建模與分割.pdf

1、部件化物體分割是面向深度圖像建模與識(shí)別的關(guān)鍵步驟。在多物體場(chǎng)景中，物體之間因相互遮擋而產(chǎn)生采樣數(shù)據(jù)部分缺失的現(xiàn)象。本文研究并設(shè)計(jì)了超二次曲面邊緣對(duì)缺失部分?jǐn)?shù)據(jù)的物體建模，以及基于邊緣增長(zhǎng)的深度圖像區(qū)域分割方法，實(shí)現(xiàn)了遮擋物體的部件化建模與分割。 本文首先采用超二次曲面投影邊緣對(duì)缺失部分?jǐn)?shù)據(jù)物體建模，通過分析超二次曲面邊緣擬合的原理，建立了超二次曲面邊緣擬合的初始目標(biāo)函數(shù)，同時(shí)利用曲線等距取樣和邊緣投影等策略，優(yōu)化了目標(biāo)函數(shù)，設(shè)計(jì)

2、并實(shí)現(xiàn)了超二次曲面邊緣擬合算法，得到了物體的超二次曲面模型參數(shù)，成功恢復(fù)了缺失部分?jǐn)?shù)據(jù)物體的原始模型。然后針對(duì)多個(gè)物體間存在相互遮擋的情況，用基于邊緣和區(qū)域約束的區(qū)域增長(zhǎng)方法進(jìn)行部件化物體建模與分割，通過分析區(qū)域增長(zhǎng)方法的基本原理和深度圖像分割的基本過程，并研究和設(shè)計(jì)了基于邊緣和區(qū)域約束的區(qū)域增長(zhǎng)策略，將深度圖像的區(qū)域信息和邊界信息互相融合，改進(jìn)了區(qū)域增長(zhǎng)規(guī)則。最后設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了面向深度圖像的部件化物體建模與分割算法，成功得到了分割后各部